Создайте сценарий для моделирования рейсов беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) между набором созданий. Пример демонстрирует обновление положения БПЛА в симуляциях без разомкнутого контура. Используйте сценарий БПЛА, чтобы визуализировать рейс БПЛА и сгенерировать имитированные показания датчика облака точек.
Введение
Чтобы протестировать автономные алгоритмы, сценарий БПЛА позволяет вам генерировать тесты и генерировать данные о датчике из окружения. Можно задать препятствия в рабочей области, предоставить траектории БПЛА в глобальных координатах и преобразовать данные между системами координат. Сценарий БПЛА позволяет вам визуализировать эту информацию в исходной системе окружений.
Создание сценария с многоугольными сетками здания
A uavScenario
Объект является моделью, состоящей из множества статических препятствий и подвижных объектов, называемых платформами. Использование uavPlatform
объекты для моделирования фиксированных БПЛА, мультироторов и других объектов в рамках сценария. Этот пример создает сценарий, состоящий из наземной плоскости и 11 созданий, как с помощью экструдированных многоугольников. Данные многоугольника для созданий загружаются и используются для добавления полигональных сеток.
% Create the UAV scenario.
scene = uavScenario("UpdateRate",2,"ReferenceLocation",[75 -46 0]);
% Add a ground plane.
color.Gray = 0.651*ones(1,3);
color.Green = [0.3922 0.8314 0.0745];
color.Red = [1 0 0];
addMesh(scene,"polygon",{[-250 -150; 200 -150; 200 180; -250 180],[-4 0]},color.Gray)
% Load building polygons.
load("buildingData.mat");
% Add sets of polygons as extruded meshes with varying heights from 10-30.
addMesh(scene,"polygon",{buildingData{1}(1:4,:),[0 30]},color.Green)
addMesh(scene,"polygon",{buildingData{2}(2:5,:),[0 30]},color.Green)
addMesh(scene,"polygon",{buildingData{3}(2:10,:),[0 30]},color.Green)
addMesh(scene,"polygon",{buildingData{4}(2:9,:),[0 30]},color.Green)
addMesh(scene,"polygon",{buildingData{5}(1:end-1,:),[0 30]},color.Green)
addMesh(scene,"polygon",{buildingData{6}(1:end-1,:),[0 15]},color.Green)
addMesh(scene,"polygon",{buildingData{7}(1:end-1,:),[0 30]},color.Green)
addMesh(scene,"polygon",{buildingData{8}(2:end-1,:),[0 10]},color.Green)
addMesh(scene,"polygon",{buildingData{9}(1:end-1,:),[0 15]},color.Green)
addMesh(scene,"polygon",{buildingData{10}(1:end-1,:),[0 30]},color.Green)
addMesh(scene,"polygon",{buildingData{11}(1:end-2,:),[0 30]},color.Green)
% Show the scenario.
show3D(scene);
xlim([-250 200])
ylim([-150 180])
zlim([0 50])
Определите платформу БПЛА и датчик монтажа
Можно задать uavPlatform
в сценарии как носитель ваших моделей датчика и проведите их по сценарию, чтобы собрать имитированные данные датчика. Можно связать платформу с различными сетками, такими как fixedwing
, quadrotor
, и cuboid
сетки. Можно задать пользовательский mesh, заданную таковые вершин и граней. Задайте опорную систему координат для описания движения вашей платформы.
Загрузите данные о рейсе в рабочую область и создайте квадроторную платформу с помощью опорной системы координат NED. Задайте начальное положение и ориентацию на основе загруженных рейсов журнала данных. Строение каркаса кузова БПЛА ориентирует ось X как прямое-положительное, ось Y как правое-положительное и ось Z вниз-положительное.
Можно принять решение монтировать различные датчики, такие как insSensor
, gpsSensor
, или uavLidarPointCloudGenerator
Системные объекты вашего БПЛА. Монтируйте лидар облака точек генератор и uavSensor
объект, который содержит модель датчика лидара. Укажите место установки датчика относительно каркаса кузова БПЛА.
Полет платформы БПЛА по предварительно определенной траектории и сбор показаний датчика облака точек
Перемещайте БПЛА по предварительно определенной траектории и собирайте показания датчика лидара по пути. Эти данные могут использоваться, чтобы протестировать основанные на лидаре алгоритмы отображения и локализации.
Предварительно выделите traj
и scatterPlot
Линейными графиками и затем укажите специфичные для графика источники данных. Во время симуляции uavScenario
, используйте предоставленную plotFrames
выход из сцены в качестве родительской оси для визуализации данных о датчике в правильных системах координат.
% Visualize the scene
[ax,plotFrames] = show3D(scene);
% Update plot view for better visibility.
xlim([-250 200])
ylim([-150 180])
zlim([0 50])
view([-110 30])
axis equal
hold on
% Create a line plot for the trajectory.
traj = plot3(nan,nan,nan,"Color",[1 1 1],"LineWidth",2);
traj.XDataSource = "position(:,1,1:idx+1)";
traj.YDataSource = "position(:,2,1:idx+1)";
traj.ZDataSource = "position(:,3,1:idx+1)";
% Create a scatter plot for the point cloud.
colormap("jet")
pt = pointCloud(nan(1,1,3));
scatterplot = scatter3(nan,nan,nan,1,[0.3020 0.7451 0.9333],...
"Parent",plotFrames.UAV.Lidar);
scatterplot.XDataSource = "reshape(pt.Location(:,:,1),[],1)";
scatterplot.YDataSource = "reshape(pt.Location(:,:,2),[],1)";
scatterplot.ZDataSource = "reshape(pt.Location(:,:,3),[],1)";
scatterplot.CDataSource = "reshape(pt.Location(:,:,3),[],1) - min(reshape(pt.Location(:,:,3),[],1))";
% Start Simulation
setup(scene)
for idx = 0:size(position, 3)-1
[isupdated,lidarSampleTime, pt] = read(lidar);
if isupdated
% Use fast update to move platform visualization frames.
show3D(scene,"Time",lidarSampleTime,"FastUpdate",true,"Parent",ax);
% Refresh all plot data and visualize.
refreshdata
drawnow limitrate
end
% Advance scene simulation time and move platform.
advance(scene);
move(plat,[position(:,:,idx+1),zeros(1,6),eul2quat(orientation(:,:,idx+1)),zeros(1,3)])
% Update all sensors in the scene.
updateSensors(scene)
end
hold off